Morgan Stanley: Los modelos de código abierto reducen el costo de la IA, pero la "Paradoja de Jevons" podría llevar a un aumento continuo de la demanda de poder computacional.

Odaily informó que Morgan Stanley, en su último informe “Modelos de pesos abiertos y tres escenarios futuros”, señaló que los modelos de pesos abiertos no necesariamente reducen la demanda de potencia informática en IA. Por el contrario, el menor costo de uso puede acelerar la adopción de IA, dando lugar a la clásica "paradoja de Jevons": cuando la inferencia individual se vuelve más barata, las empresas aplicarán la IA en más tareas, lo que finalmente aumentará la demanda total de tokens, potencia informática, energía e infraestructura. El informe destaca que tener pesos abiertos no significa que sea completamente gratuito, ya que las empresas todavía deben afrontar los costos de GPU, servicios en la nube, operaciones y seguridad; la viabilidad económica real depende de los casos de uso. Morgan Stanley considera que, independientemente del grado de apertura del modelo, empresas como NVIDIA seguirán beneficiándose.